Carles Manera (Economistas frente a la crisis, 2-10-26)
1. El empuje de la inteligencia artificial en un marco de incertidumbre
Los precios de los combustibles fósiles siguen al alza. La guerra de Irán no se está resolviendo como preconizaba Donald Trump: su alargamiento, sin visos de salida, no solo pone en cuestión los próximos resultados electorales del Partido Republicano en Estados Unidos –y la estabilidad de su presidente, que ve cómo el galón de gasolina llega a más de 6 dólares y eso enerva al electorado, mientras la Reserva Federal sube los tipos de interés, y eso enfada a Trump–, sino que impacta de forma directa y severa sobre las economías del planeta. A esto cabe añadir la preocupación de los inversores por el avance de las deudas públicas: inquietud por la situación fiscal de países como Francia y Estados Unidos, lo que infiere subidas en las primas de riesgo y encarecimiento de las refinanciaciones para los bonos. Las tensiones financieras no se esconden, a pesar de que resulta sorprendente la capacidad resiliente de las economías en escenarios marcados por incertidumbres que no se terminan de despejar.
Pero el cóctel se complica cuando se pone en la ecuación la vertiente económica que se relaciona con la Inteligencia Artificial (IA). En este punto, los datos que se van conociendo, derivados de investigaciones muy recientes, aumentan la preocupación. Stijn Van Nieuwerburgh, economista de Columbia Business School, acaba de publicar un trabajo (Financing the AI Buildout: https://www.brookings.edu/articles/financing-the-ai-buildout/) en el que señala en Estados Unidos una inversión prevista en IA del orden de 10,3 billones de dólares hasta 2032. En ese monto se incluyen elementos clave para este sector, desde la construcción de centros de datos, procesos de refrigeración, nuevos instrumentos en microelectrónica, redes eléctricas, etc. Un sistema complejo que requiere costes financieros y que, igualmente, supone costes ecológicos por el elevado consumo de electricidad y de agua (variable segun la tecnología de refrigeración utilizada); no está, por consiguiente, exento de riesgos de todo tipo. En definitiva, se ha de recurrir a la deuda para encarar el desafío previsto de inversiones.
Ahora bien, para ello el sector empresarial de la IA deberá generar entorno a 4 billones de dólares para 2032; pero las variables disponibles hasta este momento arrojan resultados muy limitados, del orden de cien mil millones de dólares (aquí figuran empresas como Anthropic y OpenAI, de manera que estamos ante potentes consorcios). Difícil alcanzar esa suma, a pesar de que se insiste en estimular al máximo las inversiones, llegando a lo que podríamos calificar como un estado de sobreinversión en este sector. Porque ese proceso se está realizando a partir de mecanismos financieros de perfil más opaco, menos regulado, un crédito privado en el que se fragmenta el riesgo y se oculta entre múltiples inversores. Ya hemos visto todo esto en crisis emblemáticas –como el crack de 1929–, pero igualmente en otra mucho más reciente, con factores similares que desencadenaron la Gran Recesión en 2008.
2. Burbuja tecnológica
En el caso de la IA, se hipotetiza la formación de una posible burbuja tecnológica, atendiendo a unos factores concretos: valoraciones cada vez más elevadas de esos activos tecnológicos –sin que sepamos si existe acoplamiento con los ingresos empresariales–; y un elevado endeudamiento una parte del cual no es transparente. Revisando algunas notorias evidencias en historia económica –que los economistas han analizado detalladamente y que todavía incorporan nuevas investigaciones–, se nos ha enseñado a conocer cómo evolucionan los fenómenos alcistas en la cotización de activos. Así, observamos la burbuja de los tulipanes holandeses (1634-1637), la del ferrocarril (1840-1847), la del desarrollo de electrodomésticos (1920-1930), el crack de Wall Street con sectores tecnológicos avanzados como el automóvil y la incipiente electrónica (1929-1932) y la crisis de las subprime con las especulaciones inmobiliarias (2008-2014, para Europa; 2007-2009, para Estados Unidos). En todos esos ejemplos, la euforia inversora se extiende pocos años, para acabar en la fase de pánico –generada por causas que no son homogéneas para todos los casos– que de forma tan certera estudió Hyman Minsky, gran conocedor de la economía financiera y de la crisis de los años treinta (es fundamental su Estabilizando una economía inestable, Profit Editorial, 2020).
La comparación de la inversión sobre PIB en Estados Unidos, en los sectores tecnológicos y productivos provenientes de revoluciones en el conocimiento científico, es elocuente con lo que se ha señalado anteriormente. Lo vemos en el siguiente gráfico y en la tabla que le acompaña.
| Años | Actividad | Inversión/PIB, % |
| 1836-1841 | Canales | 0,7 |
| 1870-1890 | Ferrocarril | 2,2 |
| 1905-1925 | Electrificación | 0,5 |
| 1956-1973 | Carreteras/Autopistas | 1,1 |
| 1996-2003 | Telecomunicaciones y fibra | 1,1 |
| 2025-2032 | Inteligencia Artificial | 3,6 |
FUENTE: Stijn Van Nieuwerburgh, Financing the AI Buildout.
La cifra correspondiente a la IA (3,6%), que nuclea la Cuarta Revolución Industrial (o Industria 4.0) es de impresión si se coteja con las que sintetizan los esfuerzos inversores en períodos anteriores: tres veces más que en la construcción de infraestructuras incluyendo aspectos muy avanzados como las fibras ópticas, e igualmente es superior el guarismo si se observa lo acontecido con el bum de los ferrocarriles, el gran emblema de la Segunda Revolución Industrial.
3. Tecnología robótica y mercado de trabajo
Pero, además, otro aspecto no se debería ignorar: como indica Van Nieuwerburgh la dinámica del sector de la IA induce a riesgos de obsolescencia relativamente rápida de la tecnología programada, en un marco en el que las inversiones vía deuda son de largo término, no de corto. En ese escenario, las pérdidas podrían ser notables. Urge regular este sector, antes de que se produzca lo que la historia económica nos enseña con las burbujas: que explotan, con consecuencias muy negativas para la economía. En sus investigaciones más recientes, el historiador económico Joel Mokyr –premio Nobel de Economía 2025– ha incidido en este aspecto: el desfase institucional y político (“The past and the future of innovation: Some lessons from economic history”, Explorations in Economic History, 69, 13-26, 2018). El desafío radica en que la tecnología se expande a una dinámica descomunal (lo que Mokyr denomina “radares y microscopios modernos”), mientras que las instituciones humanas cambian de manera muy gradual, y sin una velocidad parecida. Se pueden producir entonces desacoplamientos que van a afectar los intensos desempeños de la inversión y las rentabilidades esperadas de esas asignaciones. Es lo que, de facto, se observó en los tulipanes, el ferrocarril, los electrodomésticos, la electrónica y los bienes inmobiliarios. La incógnita está ahora en la IA, sobre todo en su vertiente financiera.
Esto se relaciona con otro aspecto determinante, generando debates a veces muy exaltados: el impacto de la IA sobre el mercado de trabajo, es decir, las consecuencias sobre la ocupación actual y la generación de nuevos empleos, mediatizados por los procesos de robotización. La bibliografía al respecto ya empieza a ser agobiante. Citemos, a título de ejemplo de las discusiones que se están propagando, el trabajo de Daron Acemoglu, historiador económico y premio Nobel de Economía 2024, que ha publicado junto a David Autor y Simon Johnson (también Nobel de Economía 2024) un polémico artículo (“Building Pro-Worker Artificial Intelligence”, Brookings Institution, 2026, que se suma a otras aportaciones realizadas en 2023-2024) que ha propiciado una encendida discusión en el mundo académico y en la alta divulgación, sobre todo desde la palestra del Financial Times. Acemoglu et alter plantean una discusión interesante sobre las consecuencias de determinadas actividades productivas sobre el mundo del trabajo. Se recogen ejemplos en el cuadro siguiente.
Tipos de tecnologías y consecuencias en el mercado de trabajo en Estados Unidos
Los casos presentados por estos economistas deben adoptarse a título de síntesis, de ejemplos que pueden ser extrapolados a otros similares; los comentarios cruzados entre Acemoglu y sus críticos se centran en la advertencia del autor sobre consecuencias que no siempre van a ser positivas para los trabajadores. En este sentido, Acemoglu utiliza la historia económica para justificar sus afirmaciones, con diferentes estudios específicos y, sobre todo, con una crítica visión sobre los procesos de industrialización. Sostienen Acemoglu y Simon Johnson (Poder y progreso, Deusto, Barcelona, 2023) que el desarrollo tecnológico no siempre genera bienestar automático para la clase trabajadora, habida cuenta que tiende a concentrar la riqueza, si no existen instituciones fuertes. Afirman que durante los primeros cien años de la Primera Revolución Industrial, la británica, las condiciones de vida obrera empeoraron y los salarios reales se mantuvieron estancados. Esta perspectiva no es compartida por Mokyr (Los dones de Atenea, Marcial Pons, Madrid, 2008 y, más recientemente, Dos caminos hacia la prosperidad, firmado junto a Avner Greif y Guido Tabellini, Deusto, Barcelona, 2026). Pero la idea de concentración tecnológica en pocas manos en detrimento de una mayor porosidad hacia la ciudadanía ha ofendido a importantes tecno-oligarcas del Silicon Valley, que han cargado contra la tesis de Acemoglu. De ahí la polémica que sigue presente, con derivadas importantes.
Acemoglu expone que el impacto de la IA sobre la productividad global está excesivamente dimensionado (Acemoglu ha calculado que ese incremento es del orden del 0,06% anual a lo largo de una década); y, a su vez, expone que el poder de las grandes empresas tecnológicas (las denominadas “Siete Magníficas”, Microsoft, Nvidia, Google, Apple, Amazon, Meta y Tesla) amenaza con incrementar la desigualdad y, lo que es muy indicativo, erosionar la democracia. El diseño de la IA –rubrica Acemoglu– está diseñada bajo incentivos que retribuyen al capital y debilitan el poder de negociación de los trabajadores, de tal manera que la riqueza se desplaza de la masa salarial, las horas trabajadas, hacia los dueños de los servidores, patentes y modelos de IA. Y si la industria –en su “histeria colectiva” (sic) por implantar la IA– insiste en automatizar a toda costa, bloqueando la inserción de universitarios en el mercado laboral, la desigualdad destruirá la cohesión social. Una seria advertencia para reflexionar.
4. ¿Hacia un mundo con menos trabajo?
La tensión en este terreno es grande, con ramificaciones que van, como se ha indicado, desde la esfera de las finanzas hasta la propia estructura productiva de los países, las estrategias de inversión y las consecuencias sobre el mercado laboral. En esta línea, la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos ha realizado una clasificación de categorías de exposición a la IA (documento publicado el 27 de agosto de 2026: Artificial Intelligence (AI) Exposure Categories). En este texto, la agencia gubernamental evaluó 831 ocupaciones detalladas dentro de sus proyecciones de empleo, y las ordenó en cuatro niveles de exposición relativa (baja, moderada, alta y muy alta) según la viabilidad de que la IA asista o realice sus tareas específicas. Vemos características generales y ejemplos en el siguiente cuadro.
Clasificación de 831empleos según su exposición a la IA en Estados Unidos
Lo que llama la atención es la pervivencia de la destreza manual como factor que preserva la entrada de la IA, si bien los impactos –desde moderados a muy altos– abrazan actividades productivas que se enmarcan, parcialmente, en el sector cuaternario de la economía (el vinculado a la I+D+i). El sector quinario (sanidad, educación, servicios sociales intensivos en fuerza de trabajo) contempla escenarios moderados y bajos. Dicho en términos más coloquiales: aquellos procesos que requieren una acción manual, que infieren pericia y/o experiencia acumulada, son los menos afectados por la irrupción de la IA. Precisemos que tanto el subsector cuaternario como el quinario se incardinan dentro de esa caja negra que son las actividades de servicios, muy heterogéneas y que, a su vez, pueden impulsar nuevos procesos de reindustrialización en los que la conexión entre servicios e industria es importante, como ha indicado en diferentes estudios Dani Rodrik (su aportación más reciente sobre la cuestión: Shared Prosperity in a Fractured World: A New Economics for the Middle Class, the Global Poor, and Our Climate, Princeton University Press, 2025). Rodrik argumenta que los gobiernos deben utilizar herramientas de la política industrial tradicional –cita la colaboración público-privada, los subsidios condicionados y la inversión tecnológica– directamente a los servicios para aumentar su productividad laboral, que históricamente ha crecido de forma silenciosa pero constante.
5. Conclusión: un desafío a la democracia que se debe gestionar
El enorme desempeño de la IA está abriendo controversias que van más allá de los debates sobre la acometida de una nueva tecnología disruptiva. Aquí se discuten aspectos que, en otras fases económicas, eran frecuentes y provocaban reñidos enfrentamientos sobre las repercusiones en las estructuras económicas y en los mercados laborales. En ese sentido, estamos ante un dèjà vû, del que podemos aprender. Pero existe un elemento que es perturbador, novedoso: la IA está coronando una mayor concentración de la riqueza en pocas empresas oligopólicas, que suponen la emergencia de una tecno-oligarquía con capacidades demostradas para incidir en los comportamientos cognitivos y políticos de la ciudadanía. Como señala Daniel Innerarity (Una teoría crítica de la Inteligencia Artificial, Galaxia Gutenberg, Madrid 2025) la inteligencia artificial es un desafío político y democrático que exige un nuevo contrato social entre humanos y máquinas, rechazando posturas catastrofistas o “tecno-fóbicas”. Esta es una diferencia sustancial con otros advenimientos tecnológicos. Es por ello por lo que la regulación de la IA se convierte en un objetivo clave para la preservación de los comportamientos democráticos e, igualmente, para la extensión social del progreso técnico enfocado al bien común.
